論文の概要: Unfair TOS: An Automated Approach using Customized BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11207v1
• Date: Sat, 20 Jan 2024 10:42:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 17:32:03.049778
• Title: Unfair TOS: An Automated Approach using Customized BERT
• Title（参考訳）: Unfair TOS: カスタマイズBERTによる自動アプローチ
• Authors: Bathini Sai Akash, Akshara Kupireddy, Lalita Bhanu Murthy
• Abstract要約: SVC(Support Vector)と統合した前例のない細調整BERTに基づくTOS文書から不公平な節検出に関するSOTA結果を示す。 本研究は,不公平な節検出におけるマクロF1スコア0.922の有能な性能を示すとともに,各タグによる不公平な節の分類においても優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Terms of Service (ToS) form an integral part of any agreement as it defines the legal relationship between a service provider and an end-user. Not only do they establish and delineate reciprocal rights and responsibilities, but they also provide users with information on essential aspects of contracts that pertain to the use of digital spaces. These aspects include a wide range of topics, including limitation of liability, data protection, etc. Users tend to accept the ToS without going through it before using any application or service. Such ignorance puts them in a potentially weaker situation in case any action is required. Existing methodologies for the detection or classification of unfair clauses are however obsolete and show modest performance. In this research paper, we present SOTA(State of The Art) results on unfair clause detection from ToS documents based on unprecedented Fine-tuning BERT in integration with SVC(Support Vector Classifier). The study shows proficient performance with a macro F1-score of 0.922 at unfair clause detection, and superior performance is also shown in the classification of unfair clauses by each tag. Further, a comparative analysis is performed by answering research questions on the Transformer models utilized. In order to further research and experimentation the code and results are made available on https://github.com/batking24/Unfair-TOS-An-Automated-Approach-based-on-Fine-tuning-BERT-in-conjuncti on-with-ML.
• Abstract（参考訳）: サービス提供者(ToS)は、サービス提供者とエンドユーザの間の法的関係を定義するため、契約の不可欠な部分を形成します。 彼らは相互の権利と責任を確立し、定義するだけでなく、デジタル空間の使用に関連する契約の本質的な側面に関する情報をユーザに提供します。 これらの側面には、責任の制限、データ保護など、幅広いトピックが含まれている。 ユーザはアプリケーションやサービスを使う前に、ToSを経由せずに受け入れる傾向がある。 このような無知は、何らかの行動が必要な場合、より弱い状況に陥る。 しかし、不公平な条項の検出や分類のための既存の方法論は時代遅れであり、控えめな性能を示している。 本稿では,SVC(Support Vector Classifier)と統合した前例のない細調整BERTに基づいて,TOS文書から不公平な条項検出を行うSOTA(State of The Art)結果を提案する。 本研究は,不公平節検出時のマクロf1スコア0.922の熟練度を示し,各タグによる不公平節の分類においても優れた性能を示す。 さらに、使用したTransformerモデルに関する研究質問に回答して比較分析を行う。 さらなる研究と実験のために、コードと結果はhttps://github.com/batking24/Unfair-TOS-An-Automated-Approach-based-on-Fine-tuning-BERT-in-conjuncti on-with-MLで公開されている。

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